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市場調査レポート
商品コード
1477548

IDC PeerScape：データレイクハウスを構築するためのPeer Insights

IDC PeerScape: Peer Insights to Build a Data Lakehouse

出版日
発行
IDC
ページ情報
英文 8 Pages
納期
即納可能
IDC PeerScape：データレイクハウスを構築するためのPeer Insights
出版日: 2024年05月07日
発行: IDC
ページ情報: 英文 8 Pages
納期: 即納可能
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概要

このIDC PeerScapeでは、データレイクハウスを構築するためのPeer Insightsを提供しています。IDCのIT Executive Programs（IEP）の非常勤リサーチアドバイザーであるStanley B. Gibson氏は次のように述べています。「多くの組織にとって、今はレガシーのデータウェアハウスやデータレイクから移行する時期です。データレイクハウスの構築には課題がないわけではありませんが、データレイクハウステクノロジーが成熟して威力を発揮しても、データレイクハウスを構築した組織は先行者として利点を得ることができます。また、組織が戦略的優位性を得るためにAI、ML、GenAIにますます注力する中、データレイクハウスはそれらのイニシアチブのプラットフォームとして、将来において配当金を払い続けるでしょう」

IDC PeerScapeの図

エグゼクティブサマリー

Peer Insights

  • プラクティス1：データウェアハウスとデータレイクによってもたらされる価値を評価し、データレイクハウス戦略を確立する
    • 課題
    • 例
      • Loomis
      • Deluxe
      • Georg Fischer
    • ガイダンス
  • プラクティス2：データレイクハウスを実装し、チームを構築し、ベンダーを選定し、パートナーを選択し、限定的なPOCを作成する
    • 課題
    • 例
      • Loomis
      • Deluxe
      • Georg Fischer
    • ガイダンス
  • プラクティス3：コスト削減、パフォーマンスの向上、ビジネス上の優位性につながる洞察を通じてプロジェクトのROIを確立する
    • 課題
    • 例
      • Loomis
      • Deluxe
      • Georg Fischer
    • ガイダンス
  • プラクティス4：ユーザーのフィードバックを活用し、データレイクハウスの有効性を評価し、AI、ML、GenAIなどの次のステップを計画してビジネス上の優位性を高める
    • 課題
    • 例
      • Loomis
      • Deluxe
      • Georg Fischer
    • ガイダンス
目次
Product Code: US51829224

This IDC PeerScape provides peer insights to build a data lakehouse."For many organizations, the time is now to move on from legacy data warehouses and data lakes. Building a data lakehouse is not without challenges, but organizations that do so will gain an early mover advantage, even as lakehouse technology gains maturity and power. And as organizations focus increasingly on AI, ML, and GenAI for strategic advantage, a data lakehouse will continue to pay dividends into the future as the platform for those initiatives," says Stanley B. Gibson, adjunct research advisor for IDC's IT Executive Programs (IEP).

IDC PeerScape Figure

Executive Summary

Peer Insights

  • Practice 1: Assess the Value Delivered by Your Data Warehouse and Data Lake and Establish a Data Lakehouse Strategy
    • Challenge
    • Examples
      • Loomis
      • Deluxe
      • Georg Fischer
    • Guidance
  • Practice 2: To Implement a Data Lakehouse, Build a Team, Select Vendors, Choose Partners, and Create a Limited POC
    • Challenge
    • Examples
      • Loomis
      • Deluxe
      • Georg Fischer
    • Guidance
  • Practice 3: Establish Project ROI Through Cost Savings, Faster Performance, and Insights That Lead to Business Advantage
    • Challenge
    • Examples
      • Loomis
      • Deluxe
      • Georg Fischer
    • Guidance
  • Practice 4: Leveraging User Feedback, Evaluate the Effectiveness of Your Data Lakehouse and Map Next Steps Including AI, ML, and GenAI for Business Advantage
    • Challenge
    • Examples
      • Loomis
      • Deluxe
      • Georg Fischer
    • Guidance